基于种群分布模型学习的班德文进化多目标优化算法
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·多目标优化问题的研究背景 | 第8-10页 |
| ·多目标优化方法的发展现状及存在的问题 | 第10-14页 |
| ·论文的研究动机和主要工作 | 第14-15页 |
| ·论文的结构组织 | 第15-16页 |
| 第二章 进化多目标优化算法及班德文学习 | 第16-26页 |
| ·多目标优化问题的基本概念 | 第16-17页 |
| ·免疫多目标优化算法 | 第17-21页 |
| ·免疫多目标优化算法基本原理 | 第17-18页 |
| ·免疫克隆选择算法 | 第18-19页 |
| ·非支配近邻免疫多目标优化算法NNIA | 第19-21页 |
| ·基于分解的多目标优化算法MOEA/D | 第21-23页 |
| ·班德文学习 | 第23-24页 |
| ·总结与讨论 | 第24-26页 |
| 第三章 基于免疫克隆的班德文进化多目标优化算法 | 第26-50页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·班德文进化算子的基本思想 | 第26-29页 |
| ·MIAB算法描述 | 第29-34页 |
| ·免疫增殖算子 | 第30-31页 |
| ·MIAB中的班德文进化算子 | 第31-33页 |
| ·算法分析 | 第33-34页 |
| ·仿真实验 | 第34-47页 |
| ·仿真条件 | 第34页 |
| ·测试函数 | 第34-36页 |
| ·性能指标 | 第36页 |
| ·实验参数设置 | 第36-37页 |
| ·实验说明 | 第37页 |
| ·实验结果 | 第37-47页 |
| ·总结与讨论 | 第47-50页 |
| 第四章 基于分解的班德文进化多目标优化算法 | 第50-64页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·MOEA/D/BL算法描述 | 第50-54页 |
| ·MOEA/D的进化和更新操作 | 第52页 |
| ·MOEA/D/BL中的班德文进化算子 | 第52-54页 |
| ·算法分析 | 第54页 |
| ·仿真实验 | 第54-62页 |
| ·总结与讨论 | 第62-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 研究成果 | 第74页 |
